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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2008.10
- 수록면
- 366 - 370 (5page)
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A trigonometric polynomial neural network (TPNN) has been proposed by the authors. TPNN can be considered as a new scheme of neural network based on a trigonometric polynomial which is familiar in Fourier Analysis. The proposed network is linear with respect to its coefficients and the well known recursive least squares method of linear parameter estimation can be used. Identification of nonlinear discrete time system is examined in this paper using the TPNN. Some considerations for the use of TPNN are also discussed. These results are confirmed by many simulation studies.
목차
Abstract
1. INTRODUCTION
2. TPNN
3. LEARNING
4. IDENTIFICATION
5. CONCLUSIONS
REFERENCES
APPENDIX
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